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    網絡

    通過 NVIDIA NVUE 彌合 CLI 和自動化 IT 團隊之間的鴻溝

    當網絡工程師第一次使用網絡設備時,他們會通過命令行界面( CLI )來完成。盡管 CLI 仍在廣泛使用,但網絡規模已達到新高,這使得 CLI 在管理和配置整個數據中心方面效率低下。就本機而言,隨著軟件行業向自動化發展,網絡也不例外。

    網絡供應商都提供了不同的方法來自動化網絡,因為他們從傳統的 CLI 語法中分離出來。不幸的是,這個行業的新分支將網絡工程師和 IT 組織分為兩組:精通 CLI 的團隊和精通自動化的團隊。

    這種分割產生了兩組問題。首先,精通 CLI 的團隊很難縮小自動化差距,從而限制了他們的增長速度。其次,尋找網絡自動化人才是一項挑戰,因為大多數開發人員不具備網絡技能,大多數網絡工程師也不具備自動化技能。

    為了合并這兩個組并解決這兩個問題, NVIDIA 在 CLI 方法中引入了一種稱為 NVIDIA 用戶體驗( NVUE )的范式轉換。

    NVUE 是一個完整的 Cumulus Linux 系統(硬件和軟件)的面向對象、模式驅動模型。 NVUE 提供了一個健壯的 API ,允許多個接口顯示和配置系統中的任何元素。 NVUE CLI 和 REST API 使用相同的 API 與 Cumulus Linux 進行接口。

    Block diagram of NVUE architecture: the NVUE object model is the core, one level above is the NVUE API, and the CLI and REST interact with the NVUE API in the same way.
    圖 1 :。 NVUE 體系結構

    讓所有接口使用相同的對象模型可以保證結果的一致性,無論工程師如何與系統交互。例如, CLI 和 REST API 使用相同的方法配置 BGP 對等機。

    目前,任何網絡設備都需要 REST 和 CLI 。對象模型可以直接導入到編程語言(如 Python 或 Java )中。這使您能夠為一個設備或整個設備結構構建配置。下面的代碼示例顯示了 NVUE Python 接口將來的樣子:

    from nvue import Switch spine01 = Switch() x = 1 while x < len(spine01.interfaces): spine01.interfaces.x.state = "up" spine01.interfaces.x.ip.address = “10.1.” + x + “.1/24” spine01.apply()

    這種革命性方法的好處有兩方面:

    • 對于精通 CLI 的人來說,從 CLI 到構建完全自動化是一種進化,而不是一個全新的過程。
    • 由于 REST 在開發人員中比 YANG 等其他面向網絡的模型更為常見,因此沒有網絡技能的開發人員可以與精通 CLI 的網絡工程師協作,并使團隊在實現網絡自動化方面邁出相當大的一步。

    一個組織的日常運營自動化程度越高,它就越能專注于創新而非運營,并滿足其不斷增長的業務需求。

    試試看

    Cumulus Linux 最有價值的方面之一是能夠虛擬地嘗試我們的所有特性和功能。您可以使用 NVIDIA Air 從現在開始使用 NVUE ,看看您對網絡 CLI 的未來和可編程性有何看法。


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